Dlaczego najlepsi inżynierowie rezygnują z serwerów MCP: 3 sprawdzone alternatywy dla wydajnych agentów AI

Wprowadzenie

Obszar rozwoju agentów AI przechodzi fundamentalną transformację. To, co dawniej uchodziło za złoty standard łączenia agentów AI z narzędziami zewnętrznymi — Model Context Protocol (MCP) — jest coraz częściej porzucane przez najlepszych inżynierów i wiodące firmy na rzecz bardziej wydajnych alternatyw. Problem nie tkwi w samej koncepcji MCP, lecz w praktycznych realiach wdrażania agentów na dużą skalę. Gdy serwer MCP zużywa 10 000 tokenów na samo zainicjowanie, konsumując 5% całego okna kontekstu agenta zanim ten zacznie pracę, wiadomo, że coś trzeba zmienić. W tym artykule wyjaśniamy, dlaczego inżynierowie rezygnują z serwerów MCP i przedstawiamy trzy sprawdzone alternatywy, które są już wykorzystywane przez liderów branży, takich jak Anthropic, oraz przez najlepszych inżynierów wdrażających produkcyjne systemy AI. Te podejścia zachowują elastyczność i moc automatyzacji opartej na agentach, jednocześnie radykalnie redukując zużycie tokenów i zwiększając autonomię agentów.

Zrozumieć Model Context Protocol: Obecny standard i jego geneza

Model Context Protocol to jedno z najważniejszych przedsięwzięć standaryzacyjnych w rozwoju agentów AI. W swojej istocie MCP jest otwartym standardem, zaprojektowanym jako uniwersalny most między agentami AI a systemami zewnętrznymi, API i źródłami danych. Podstawowa koncepcja jest elegancka i potężna: zamiast każdorazowo budować własne integracje między agentami a narzędziami, MCP dostarcza ustandaryzowany protokół, dzięki któremu integracje można zaimplementować raz, a potem udostępniać w całym ekosystemie. Ta standaryzacja okazała się przełomowa dla społeczności AI, umożliwiając niespotykaną wcześniej współpracę i dzielenie się narzędziami wśród deweloperów na całym świecie.

Technicznie rzecz biorąc, MCP funkcjonuje jako specyfikacja API zoptymalizowana specjalnie pod kątem konsumpcji przez agentów AI, a nie ludzi programistów. Podczas gdy tradycyjne API stawiają na wygodę dewelopera i czytelność dla człowieka, MCP są projektowane z myślą o dużych modelach językowych i agentach autonomicznych. Protokół określa, jak agent powinien żądać informacji, jak opisywać narzędzia i jak prezentować rezultaty, by były optymalnie zrozumiałe dla agenta. Gdy Anthropic i inni kluczowi gracze ustandaryzowali się wokół MCP, powstał jednolity ekosystem, w którym narzędzia budowane raz działały bezproblemowo na wielu platformach agentowych i wdrożeniach. Ten przełom doprowadził do szybkiego rozprzestrzenienia się serwerów MCP — deweloperzy tworzyli wyspecjalizowane serwery do wszystkiego: od dostępu do baz danych po integracje z zewnętrznym API.

Wartość MCP na papierze naprawdę robi wrażenie. Obiecuje odblokowanie całego ekosystemu integracji, skrócenie czasu wdrożenia i umożliwienie agentom dostępu do tysięcy narzędzi bez potrzeby każdorazowego tworzenia dedykowanych integracji. Standaryzacja doprowadziła do powstania setek serwerów MCP, z których każdy zapewnia dostęp do innych możliwości i usług. Obietnica była prosta: im więcej dostępnych serwerów MCP, tym bardziej kompetentni i autonomiczni stają się agenci, mogąc wykonywać coraz bardziej złożone zadania dzięki bogactwu gotowych narzędzi. W wielu przypadkach te założenia się sprawdziły — MCP rzeczywiście ułatwiło budowę agentów o szerokich możliwościach.

Ukryte koszty MCP: Dlaczego zużycie tokenów ma dziś większe znaczenie niż kiedykolwiek

Jednak w miarę jak agenci AI stają się coraz bardziej zaawansowani i są wdrażani na dużą skalę, wyłania się poważny problem, który nie został dostatecznie doceniony podczas projektowania MCP: nadmierne zużycie tokenów. Ta kwestia bezpośrednio wpływa na koszty i wydajność agentów AI, a jej znaczenie rośnie wraz ze skalą wdrożenia agentów w organizacji. Aby zrozumieć, dlaczego tak się dzieje, trzeba przyjrzeć się, jak w praktyce implementowane są serwery MCP i jak agenci z nich korzystają.

Gdy agent AI łączy się z serwerem MCP, otrzymuje pełną dokumentację każdego dostępnego w nim narzędzia. Typowy serwer MCP zawiera od 20 do 30 różnych narzędzi, z których każde opisane jest szczegółowo — wraz z parametrami, przykładami użycia i metadanymi. W rzeczywistych wdrożeniach organizacje rzadko ograniczają się do podłączenia jednego serwera MCP do agentów. Zazwyczaj integrują pięć, sześć lub więcej serwerów MCP, by zapewnić agentom dostęp do różnych funkcji. Oznacza to, że nawet gdy agent potrzebuje użyć tylko jednego, konkretnego narzędzia, w oknie kontekstu lądują opisy i metadane wszystkich narzędzi ze wszystkich podłączonych serwerów.

Pierwszym głównym źródłem marnotrawstwa tokenów jest wymuszona konsumpcja niepotrzebnych informacji o narzędziach. Agenci muszą “nosić” ze sobą dane o narzędziach, z których nie korzystają, co zwiększa opóźnienia i koszty, a może także podnosić ryzyko halucynacji. Przykład praktyczny: organizacja podłącza do agenta sześć serwerów MCP, każdy z 25 narzędziami. To daje 150 definicji narzędzi, opisów i metadanych, które muszą być ładowane do okna kontekstu przy każdym uruchomieniu agenta. Nawet jeśli agent skorzysta tylko z dwóch z nich, wszystkie 150 zajmują cenną przestrzeń kontekstu.

Drugim znaczącym źródłem zużycia tokenów są wyniki pośrednie narzędzi. Wyobraź sobie, że agent musi pobrać transkrypcję z Google Drive, by wydobyć konkretne informacje. Narzędzie MCP do pobierania dokumentów może zwrócić 50 000 tokenów treści — a w przypadku dużych dokumentów nawet przekroczyć limity okna kontekstu. Tymczasem agent może potrzebować tylko pierwszego akapitu lub konkretnej sekcji tej transkrypcji. Mimo to całość dokumentu trafia do okna kontekstu, zużywając tokeny niepotrzebnie i potencjalnie przekraczając dostępne limity. Ta nieefektywność narasta przy wielu wywołaniach narzędzi, a w złożonych przepływach złożonych z kilkunastu kroków marnotrawstwo tokenów może sięgać 20%, 30%, a nawet więcej całego okna kontekstu agenta.

Poza samym zużyciem tokenów istnieje głębszy problem architektoniczny: MCP ogranicza autonomię agentów. Każda warstwa abstrakcji dodana do systemu agentów ogranicza ich możliwości i elastyczność w rozwiązywaniu problemów. Gdy agenci są zmuszani do działania w ramach z góry ustalonych definicji narzędzi i sztywnych interfejsów MCP, tracą zdolność adaptacji, przetwarzania danych w nowatorski sposób czy tworzenia niestandardowych rozwiązań dla nietypowych problemów. Podstawowym celem budowy agentów AI jest uzyskanie autonomicznej realizacji zadań, tymczasem warstwa MCP działa przeciwko temu celowi, ograniczając swobodę i decyzyjność agentów.

Trzy sprawdzone alternatywy: odejście od MCP

Najlepsi inżynierowie i liderzy branży wypracowali trzy sprawdzone alternatywy dla tradycyjnych serwerów MCP, które eliminują powyższe ograniczenia, zachowując jednocześnie elastyczność i moc automatyzacji opartej na agentach. Te podejścia wymagają nieco więcej pracy na starcie, ale zapewniają znacznie większą kontrolę, wydajność i autonomię agentów. Wspólny mianownik wszystkich trzech jest taki sam: używanie surowego kodu jako narzędzi, zamiast polegania na znormalizowanych protokołach.

Alternatywa 1: Podejście CLI-First

Pierwsze alternatywne podejście wykorzystuje interfejsy linii poleceń (CLI) do nauczenia agentów korzystania z narzędzi zewnętrznych. Zamiast podłączać się do serwera MCP, to podejście korzysta z konkretnego prompta, który instruuje agenta, jak używać CLI — czyli zestawu funkcji, które agent może wywołać, aby uzyskać dostęp do tego, z czym ma pracować. Siła tego podejścia tkwi w jego prostocie i skuteczności.

Jak działa podejście CLI-First

Implementacja jest prosta: zamiast ładować całą definicję serwera MCP, tworzysz zwięzły prompt uczący agenta, jak korzystać z konkretnych narzędzi CLI. Taki prompt zwykle zawiera plik README opisujący dostępne narzędzia oraz specyfikację CLI pokazującą, jak ich używać. Agent czyta te dwa pliki, rozumie, jakie narzędzia są dostępne, jakie mają ustawienia i poznaje typowe przepływy pracy. Dobrze zaprojektowany prompt do tego podejścia to zwykle zaledwie 25 linii kodu — niezwykle zwięzły w porównaniu do rozbudowanych implementacji MCP.

Kluczowa zasada to selektwyna alokacja kontekstu. Zamiast “oto masa narzędzi, oto wszystkie opisy, oto cały kontekst, który masz konsumować za każdym razem, gdy uruchamiasz agenta”, mówisz “oto readme, oto CLI, tak masz działać, nie czytaj żadnych innych plików Python”. Dzięki temu masz pełną kontrolę nad tym, do czego agent ma dostęp, a do czego nie. Nie tylko dostarczasz narzędzia — precyzyjnie ograniczasz, co agent może i czego nie może robić.

Korzyści i wzrost wydajności w praktyce

Wdrażając podejście CLI-First, niemal natychmiast zobaczysz poprawę wydajności. Przekazując do okna kontekstu tylko te narzędzia, których agent aktualnie potrzebuje, zamiast wszystkich narzędzi ze wszystkich podłączonych serwerów, zużycie tokenów na definicje narzędzi spada drastycznie. W praktycznych wdrożeniach organizacje zgłaszają oszczędności rzędu 4-5% okna kontekstu już tylko na samych definicjach narzędzi. Choć może się to wydawać niewielkie, to dopiero początek — rzeczywiste oszczędności rosną, gdy weźmiesz pod uwagę możliwość inteligentnego zarządzania wynikami pośrednimi.

Dzięki CLI agent może inteligentnie przetwarzać wyniki pośrednie. Zamiast przekazywać przez okno kontekstu dokument o wielkości 50 000 tokenów, agent może zapisać go do systemu plików i wydobyć tylko potrzebne fragmenty. Może wywoływać polecenia CLI do przetwarzania danych, filtrowania wyników i transformacji informacji bez zużywania ogromnych ilości tokenów kontekstowych. Tu właśnie pojawiają się realne zyski wydajnościowe.

Wskazówki wdrożeniowe

Podejście CLI-First wymaga nieco większego nakładu pracy inżynierskiej na początku niż zwykłe podłączenie serwera MCP. Konieczne jest zainwestowanie czasu w inżynierię promptów — precyzyjne przygotowanie instrukcji uczących agenta korzystania z CLI. Jednak ten wysiłek zwraca się w postaci większej kontroli, lepszej wydajności i przewidywalnego zachowania agenta. Nie polegasz na uniwersalnym protokole, który nie zawsze odpowiada Twoim potrzebom — budujesz interfejs optymalny pod własny przypadek użycia.

Alternatywa 2: Podejście skryptowe z progresywnym ujawnianiem

Drugie alternatywne podejście jest podobne do CLI, ale wykorzystuje bardziej zaawansowaną zasadę zwaną progresywnym ujawnianiem (progressive disclosure). Ten koncept, podkreślany przez Anthropic na blogu inżynierskim, stanowi fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki agenci powinni korzystać z narzędzi. Zamiast ładować wszystkie dostępne narzędzia z góry, progresywne ujawnianie pozwala agentom odkrywać i ładować narzędzia na żądanie — dokładnie wtedy, gdy są potrzebne.

Czym jest progresywne ujawnianie

Progresywne ujawnianie to kluczowa zasada projektowa umożliwiająca elastyczny i skalowalny dostęp agentów do narzędzi. Można to porównać do dobrze zorganizowanego podręcznika, który zaczyna się od podstaw, a bardziej zaawansowane informacje ujawnia dopiero wtedy, gdy są potrzebne. W tradycyjnym MCP agentów ogranicza rozmiar okna kontekstu — jest praktyczny limit liczby narzędzi, które można podłączyć, zanim okno kontekstu stanie się zbyt przeciążone. Dzięki progresywnemu ujawnianiu w podejściach skryptowych ten limit praktycznie znika.

Agent może teoretycznie mieć dostęp do tysięcy serwerów i narzędzi MCP, ale ładuje tylko te, których potrzebuje w danej chwili. Umożliwia to mechanizm wyszukiwania, dzięki któremu agenci mogą odkrywać dostępne narzędzia i serwery MCP. Gdy agent napotyka zadanie wymagające narzędzia, z którego wcześniej nie korzystał, może przeszukać dostępne narzędzia, znaleźć właściwe, następnie zaimportować je i użyć. To tworzy zasadniczo bardziej skalowalną architekturę, w której liczba dostępnych narzędzi nie pogarsza wydajności agenta.

Wdrożenie w praktyce

W podejściu skryptowym utrzymujesz uporządkowaną strukturę folderów, z których każdy odwzorowuje serwer MCP, a podfoldery reprezentują kategorie narzędzi i zawierają proste pliki TypeScript implementujące poszczególne narzędzia. Gdy agent musi skorzystać z narzędzia, nie szuka jego definicji w oknie kontekstu — zamiast tego generuje kod, który importuje potrzebne narzędzie z odpowiedniego folderu i je wywołuje. To podejście fundamentalnie zmienia przepływ informacji w systemie i sposób, w jaki agenci korzystają z zewnętrznych możliwości.

Skutki praktyczne są znaczące. Duże przedsiębiorstwo może mieć setki własnych API, baz danych i usług, do których chce zapewnić dostęp agentom. W tradycyjnym MCP podłączenie wszystkich powodowałoby niewyobrażalne przeciążenie okna kontekstu. Dzięki progresywnemu ujawnianiu w podejściu skryptowym agenci mogą efektywnie korzystać z całego ekosystemu, odkrywając i używając narzędzi według potrzeb. Pozwala to na naprawdę szerokie możliwości agentów bez kar za wydajność, które byłyby nieuniknione przy klasycznym MCP.

Korzyści w praktyce

Zalety progresywnego ujawniania są ogromne. Możesz wczytywać definicje narzędzi tylko wtedy, gdy są potrzebne, aktywując konkretne zestawy narzędzi na żądanie. To znacznie dynamiczniejsze podejście niż serwery MCP, które ładują wszystko z góry. Organizacje wdrażające ten model zgłaszają możliwość podłączenia setek narzędzi do agentów bez przeciążania okna kontekstu, co byłoby nieuniknione w MCP. Agent może wyszukiwać narzędzia, poznawać ich możliwości i korzystać z nich — wszystko to bez pochłaniania ogromnych ilości kontekstu.

Alternatywa 3: Wykonywanie kodu z bezpośrednimi wywołaniami narzędzi

Trzecia i najpotężniejsza alternatywa to podejście oparte na wykonywaniu kodu, które fundamentalnie przewartościowuje sposób, w jaki agenci powinni korzystać z systemów zewnętrznych. Zamiast polegać na zdefiniowanych wcześniej narzędziach i sztywnych interfejsach MCP, podejście to pozwala agentom generować i wykonywać kod bezpośrednio, wywołując API i narzędzia przez kod, a nie przez ustandaryzowany protokół.

Architektura wykonania kodu

Architektura jest tu wyjątkowo prosta. Zamiast podłączać się do serwerów MCP, system utrzymuje uporządkowaną strukturę folderów, z których każdy odpowiada serwerowi MCP, a podfoldery obejmują kategorie narzędzi i zawierają proste pliki TypeScript z implementacjami narzędzi. Gdy agent potrzebuje narzędzia, nie szuka jego opisu w oknie kontekstu — generuje kod, który importuje właściwe narzędzie i wywołuje je bezpośrednio.

To podejście fundamentalnie zmienia przepływ informacji: agent nie otrzymuje już opisu, co robi narzędzie, by próbować je wykorzystać — może bezpośrednio przejrzeć kod implementujący narzędzie, dokładnie zrozumieć jego działanie i wywołać je z odpowiednimi parametrami. Jest to bardziej bezpośrednie, elastyczne i finalnie potężniejsze niż jakakolwiek warstwa abstrakcji.

Spektakularna poprawa wydajności

Zyski wydajnościowe z podejścia wykonania kodu są spektakularne. Przekazując do kontekstu tylko narzędzie, z którego agent akurat korzysta, zamiast wszystkich dostępnych narzędzi ze wszystkich serwerów, zużycie tokenów na definicje narzędzi spada radykalnie. Co ważniejsze, agenci mogą teraz inteligentnie zarządzać wynikami pośrednimi. Zamiast przekazywać przez kontekst dokument o objętości 50 000 tokenów, agent może zapisać go na dysku i wydobyć tylko niezbędne informacje.

W praktyce to podejście pozwoliło zredukować zużycie tokenów nawet o 98% w porównaniu do klasycznych implementacji MCP, jednocześnie poprawiając wydajność i autonomię agentów. To nie jest marginalny wzrost — to fundamentalna zmiana efektywności. Agent, który wcześniej zużywał 10 000 tokenów na inicjację z serwerami MCP, teraz może potrzebować tylko 200 tokenów w podejściu wykonania kodu, pozostawiając resztę okna kontekstu na faktyczną realizację zadań i rozumowanie.

Większa autonomia agentów

Poza oszczędnością tokenów, wykonywanie kodu radykalnie zwiększa autonomię agentów. Nie są już ograniczone z góry ustalonymi definicjami narzędzi i sztywnymi interfejsami. Mogą przejrzeć kod narzędzi, zrozumieć pełne spektrum ich możliwości i podejmować bardziej inteligentne decyzje przy rozwiązywaniu problemów. Jeśli narzędzie nie robi dokładnie tego, czego agent potrzebuje, może on zmienić podejście lub połączyć kilka narzędzi w nowatorski sposób. Takiej elastyczności MCP nie zapewnia, bo agent jest ograniczony do z góry ustalonych definicji.

Podejście FlowHunt do optymalizacji agentów

FlowHunt rozumie, że przyszłość rozwoju agentów AI to właśnie te wydajniejsze, bardziej elastyczne sposoby integracji z narzędziami. Zamiast zmuszać użytkowników do ograniczeń tradycyjnych serwerów MCP, FlowHunt udostępnia komponenty i przepływy pozwalające wdrożyć podejścia oparte na CLI, skryptach i wykonywaniu kodu dla agentów AI. Platforma pozwala zarządzać definicjami narzędzi, kontrolować wykorzystanie okna kontekstu i optymalizować wydajność agentów na różnych poziomach architektonicznych.

Dzięki FlowHunt możesz budować agentów, którzy zachowują autonomię i moc realizacji zadań, jednocześnie radykalnie obniżając zużycie tokenów i zwiększając wydajność. Niezależnie od tego, czy wdrażasz podejście CLI-First dla specyficznych zadań, korzystasz z progresywnego ujawniania dla szerokiego dostępu do narzędzi, czy budujesz systemy wykonania kodu dla maksymalnej efektywności — FlowHunt zapewnia infrastrukturę i komponenty, których potrzebujesz.

Zaawansowane aspekty: prywatność danych i wymagania korporacyjne

Jedną z kluczowych zalet alternatywnych podejść, o której często się zapomina, jest możliwość wdrożenia ochrony prywatności i danych. Duże organizacje, zwłaszcza te regulowane, mają szczególne wymagania dotyczące poufności i ekspozycji danych. Korzystając z tradycyjnego MCP i zewnętrznych dostawców modeli, takich jak Anthropic czy OpenAI, wszystkie dane przepływające przez agenta — w tym wrażliwe informacje biznesowe, dane klientów czy informacje zastrzeżone — trafiają do infrastruktury dostawcy modelu. Dla organizacji z restrykcyjnymi politykami bezpieczeństwa lub wymogami zgodności to często nie do przyjęcia.

Podejście wykonania kodu rozwiązuje ten problem poprzez tzw. “data harness” — warstwę, która automatycznie anonimizuje lub zaciemnia wrażliwe dane przed przekazaniem ich do zewnętrznych dostawców modeli. Przykładowo, narzędzie pobierające dane klientów z arkusza kalkulacyjnego może automatycznie anonimizować adresy e-mail, numery telefonów i inne dane osobowe. Agent nadal ma dostęp do potrzebnych danych, ale informacje wrażliwe są chronione przed ujawnieniem podmiotom trzecim.

Ta możliwość jest szczególnie cenna dla organizacji z branży medycznej, finansowej, prawnej i innych sektorów regulowanych, gdzie ochrona danych to absolutny priorytet. Możesz korzystać z zaawansowanych modeli AI od dostawców takich jak Anthropic czy OpenAI, mając pewność, że wrażliwe dane nie opuszczają Twojej infrastruktury lub są automatycznie anonimizowane przed wysłaniem.

Praktyczne porównanie: kiedy stosować które podejście

Zrozumienie, kiedy zastosować dane podejście, jest kluczowe dla podjęcia właściwych decyzji architektonicznych do Twojego przypadku użycia:

Tradycyjny MCP nadal sprawdza się przy szybkim prototypowaniu i prostych integracjach, gdy podłączasz tylko jeden czy dwa serwery MCP. Standaryzacja i łatwość konfiguracji to zalety na początek.

CLI-First jest idealne, gdy masz określony zestaw narzędzi, z których agent ma korzystać, i chcesz mieć pełną kontrolę nad tym, co agent może, a czego nie może robić. Sprawdza się tam, gdzie kluczowa jest zgodność z politykami bezpieczeństwa czy przepisami.

Podejście skryptowe z progresywnym ujawnianiem błyszczy, gdy masz rozbudowany ekosystem narzędzi i chcesz, by agenci mogli je dynamicznie odkrywać i wykorzystywać bez przeciążania okna kontekstu. To idealny wybór dla dużych firm z setkami API i usług.

Wykonywanie kodu to najlepszy wybór, gdy liczy się maksymalna wydajność i autonomia, a możesz zainwestować więcej czasu w początkową konfigurację. Tak właśnie działają liderzy branży i najlepsi inżynierowie w środowiskach produkcyjnych, gdzie liczą się wydajność i koszty.

Realny wpływ: co to oznacza dla Twoich agentów

Odejście od serwerów MCP to nie tylko oszczędność tokenów — to fundamentalna zmiana koncepcji agentów AI. Redukując zużycie tokenów o 98%, nie tylko oszczędzasz na kosztach API (choć to też istotne). Dajesz agentom możliwość:

• Pracy przez godziny zamiast minut przy tym samym oknie kontekstu, umożliwiając bardziej złożone rozumowanie i dłuższe łańcuchy zadań
• Utrzymania spójności i skupienia przez dłuższe konwersacje i sekwencje zadań bez utraty kontekstu
• Lepszego podejmowania decyzji, bo więcej kontekstu jest dostępne do rozumowania, zamiast być zużywanym na definicje narzędzi
• Skalowania — możesz podłączyć setki czy tysiące narzędzi bez pogorszenia wydajności
• Lepszej ochrony prywatności dzięki warstwom ochrony danych uniemożliwiającym ujawnienie informacji wrażliwych

To nie są kosmetyczne poprawki — to fundamentalna zmiana tego, co mogą robić agenci AI. Agent, który wcześniej radził sobie tylko z prostymi, krótkimi zadaniami, teraz może obsługiwać złożone, wieloetapowe przepływy wymagające długotrwałego rozumowania i zarządzania kontekstem.

Przyszłość architektury agentów

Odejście od serwerów MCP to oznaka dojrzewania rynku rozwoju agentów AI. Gdy organizacje wdrażają agentów na dużą skalę i napotykają realne ograniczenia zużycia tokenów i okna kontekstu, okazuje się, że zalety standaryzacji MCP nie rekompensują strat wydajnościowych. Przyszłość architektury agentów należy do podejść stawiających na efektywność, autonomię i kontrolę — takich, które traktują agentów jako pełnoprawnych uczestników procesu decyzyjnego, a nie tylko narzędzia ograniczone zdefiniowanymi interfejsami.

To nie znaczy, że MCP odchodzi do lamusa czy traci rację bytu. W określonych przypadkach — zwłaszcza przy szybkim prototypowaniu i prostych integracjach — MCP pozostaje wartościowy. Jednak w produkcyjnych wdrożeniach, systemach korporacyjnych i wszędzie tam, gdzie liczy się wydajność i autonomia, alternatywy okazują się lepsze. Inżynierowie i firmy prowadzące rozwój agentów AI już dokonali wyboru i widzą spektakularne efekty w zakresie wydajności, kosztów i możliwości.

Pytanie nie brzmi, czy całkowicie zrezygnować z MCP